Digital history and the specimen database: Mohamed Haniff (1872–1930) and colonial ethnobotany in the Singapore Herbarium
Notice bibliographique
Résumé
With a focus on specimens from 1920s Malaya in the Singapore Herbarium (SING), this paper explores how historians can productively engage with natural science collections databases to study botanical collecting. The database is the most recent iteration of a longer history of information organization in the herbarium. This history, combined with an analysis of the transformation of the herbarium sheet into specimen metadata, informs the development of a critical digital humanities approach to reading a database of historical specimens as a colonial archive. The addition of digital methods to the historian’s toolkit can help ‘cross-contextualize’ the overlapping digital, textual, and material products of natural history to draw together traces of historical figures under-represented in surviving written records. The central case study is the career of Penang-born botanist Mohamed Haniff (1872–1930) and his contributions to ‘Malay village medicine’ (1930), a materia medica compendium co-authored with Singapore Botanic Gardens Director Isaac Henry Burkill (1870–1965). Triangulating between metadata from the specimen database, ‘Malay village medicine’, and herbarium sheets reveals details of Haniff’s collecting itineraries and ethnobotanical encounters with traditional knowledge keepers, like the bomoh (healer) Lebai Ishak. Drawing on geographical metadata and the ethnobotanical compendium, a digital map of Haniff’s encounters with unnamed Malay and Orang Asli bidan (midwives) highlights the limits of these archival excavations. This methodological approach helps foreground local actors’ collecting practices and opens new lines of inquiry into the nature of go-betweens and collaboration in colonial botany.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».